from utils.data_tool import YOLO2COCO

# data_path # 输入根目录$ROOT_PATH的位置。
# random_split # 随机划分参数，若指定--random_split参数，则输出在annotations文件夹下包含
#                # train.json val.json test.json
# generate_file_name 格式化后输出的目录名称
# split_by_file # 自定义数据集划分，若指定--split_by_file参数，则输出在annotations文件夹
# #  train.json val.json test.json。需要在$ROOT_PATH文件下有 ./train.txt ./val.txt #
# # ./test.txt ，可以这3个文件来定义训练集、验证集、测试集。注意， 这里里面填写的应是图片文件名字，
# # 而不是图片的绝对地址。
# #（在line 43也自行可以修改一下读取方式，为了方便起见，不推荐把图片放在不同位置）
# 如果没有指定split_by_file， 则会自动划分数据集（默认随机划分成8:1:1）
# 最后的json文件输出在annotations文件夹下


if __name__ == "__main__":
    tool = YOLO2COCO(
        data_path='data/test_yolo',
        split_by_file=True,
        generate_file_name='my_data'
    )
    tool()





